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探测原理 - IMD 普纳
表示为两个术语的总和：在此等式中。右侧的第一个项是频谱辐射i 0在由Z 0表示的频率V上，并被大气衰减。第二项是在大气的各个层发出的频率V处的集成光谱辐射，并被大气衰减。
开发臭氧监测仪 (OMI) 气溶胶指数 (AI) 数据同化方案，用于明亮表面的气溶胶建模——朝着紫外光谱直接辐射同化迈出了一步
摘要。使用矢量线性离散纵坐标辐射传输 (VLIDORT) 代码作为前向模型模拟的主要驱动程序，开发了一种首创的数据同化方案，用于将臭氧监测仪 (OMI) 气溶胶指数 (AI) 测量值同化到海军气溶胶分析和预测系统 (NAAPS)。这项研究表明，与 NAAPS 自然运行的值相比，使用 OMI AI 数据同化可以显著降低 NAAPS 分析中的均方根误差 (RMSE) 和绝对误差。模型模拟的改进证明了 OMI AI 数据同化对于多云区域和明亮表面的气溶胶模型分析的实用性。然而，单独的 OMI AI 数据同化并不优于在无云天空和黑暗表面使用被动式气溶胶光学厚度 (AOD) 产品的气溶胶数据同化。此外，由于 AI 同化需要在前向模拟中部署完全多散射感知辐射传输模型，因此计算负担是一个问题。尽管如此，新开发的建模系统包含了紫外 (UV) 光谱中辐射同化的必要成分，我们的研究表明，未来在紫外和可见光谱中直接辐射同化，可能与 AOD 同化相结合，可用于气溶胶应用。可以添加其他数据流，包括来自对流层监测仪 (TROPOMI) 的数据、
由于综合HVAC而引起的能源和需求节省潜力...
随着商业和住宅建筑的约占美国能源的40％和70％的电力消耗，有很大的机会来提高这些建筑物的能源效率。同样，建筑物也占了大部分电力需求，尤其是在使用高峰时段。随着电网越来越多地得到可再生能源的支持，建筑物是支持需求侧管理的理想选择，从而使电力需求达到可变电力供应水平。各种建筑能源系统组件的集成控制，包括HVAC（加热通风和空调），照明和阴影设备，结合高级传感器和控制技术，可以帮助优化系统操作。本研究旨在研究综合的HVAC，照明和阴影设备控制的影响，以估计美国典型的小型办公楼的能源和需求节省的影响这是通过多步建模过程来实现的，包括使用Radiance的日光模拟来评估每个区域的可用日光，然后使用radiance结果作为输入来开发和实施各种控制，并估算能源和需求节省。这项工作的结果为建筑物，公用事业和电网运营商行业的各种利益相关者提供了见解，并量化了集成系统的潜在好处。
“ Citygaussian
1。Kerbl，B.，Kopanas，G.，Leimkühler，T.，Drettakis，G。：3d高斯脱落，进行实时辐射场渲染。 图形上的ACM交易42（4）（2023）2。 Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。 in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931（2022）3。 Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306（2023）4。 Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in：第十一国际学习表征（2022）Kerbl，B.，Kopanas，G.，Leimkühler，T.，Drettakis，G。：3d高斯脱落，进行实时辐射场渲染。图形上的ACM交易42（4）（2023）2。Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。 in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。 pp。 12922–12931（2022）3。 Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。 在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。 pp。 8296–8306（2023）4。 Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。 in：第十一国际学习表征（2022）Turki，H.，Ramanan，D.，Satyanarayanan，M。：Mega-nerf：可扩展的大规模nerfs nerfs，用于虚拟飞行。in：IEEE/CVF会议论文集就计算机视觉和模式识别而言。pp。12922–12931（2022）3。Xu，L.，Xiangli，Y.，Peng，S.，Pan，X.，Zhao，N.，Theobalt，C.，Dai，B.，Lin，D。：网格引导的大型城市场景的神经辐射场。在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集。pp。8296–8306（2023）4。Zhenxing，M.，Xu，d。：Switch-nerf：与大规模神经辐射场的专家混合的学习场景分解。in：第十一国际学习表征（2022）
atcor4_manual.pdf - ReSe 遥感软件
4.73 辐射光谱抛光。.............................118 4.74 平场辐射抛光。.............................118 4.75 推扫式辐射抛光。..............................119 4.76 光谱微笑插值。。。。。。。。。。。。。。。。。。...............121 4.77 阴影边框去除工具 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。122 4.78 模拟模块菜单。.................................123 4.79 表观反射率计算 ...........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。124 4.80 从地面参考反射光谱库计算 TOA 辐射度 .125 4.81 根据校准图像光谱验证 TOA 辐射度 ................127 4.82 根据校准图像光谱绘制验证样本 ..。。。。。。。。。。。。。128 4.83 工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。129
![arxiv：2412.13652v1 [cs.cv] 2024年12月18日](/simg/6\636b2ce73c9ef6682009638585706ab18a6f989e.webp)
arxiv：2412.13652v1 [cs.cv] 2024年12月18日
神经辐射场是一个新兴的3D场景代表，最近甚至扩展了以通过从视觉语言模型中提取开放式摄影特征来学习场景理解的效率。但是，当前方法主要集中在以对象为中心的表示上，支持对象分割或检测，而对象之间的语义关系仍然很大程度上尚未探索。为了解决这一差距，我们提出了直接从神经辐射场直接提取对象间关系的方法。关系域代表对象之间的关系作为神经辐射场中的射线对，有效地扩展了其公式，以包括隐式关系查询。要教授关系复杂，开放式摄影关系，关系知识是从多模式LLM中提取的。为了评估RelationField，我们求解了开放式Vocabulary 3D场景图生成任务和关系引导的实例Segmentation，在这两个任务中都实现了最新的性能。请参阅项目网站，网址为REANATIONFIELD.GITHUB.IO。
卫星图像的大气/地形校正...
5.60 辐射光谱抛光。.............................102 5.61 平场辐射抛光。.............................103 5.62 推扫式辐射抛光。......。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。104 5.63 光谱微笑插值 ...............................105 5.64 阴影边框去除工具 .........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。107 5.65 模拟模块菜单。.................................108 5.66 视反射率计算 ..........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。109 5.67 从地面参考反射光谱库计算 TOA 辐射度 .111 5.68 根据校准图像光谱验证 TOA 辐射度 ................112 5.69 根据校准图像光谱绘制验证样本 ..。。。。。。。。。。。。。113 5.70 工具菜单。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。114
![arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日](/simg/2\24e2e5223943bc4be28038f7ee750871be36b74d.webp)
arxiv：2302.01579V2 [CS.CV] 2023年4月10日
最近具有神经辐射场的3D感知GAN方法发展迅速。然而，当前方法将整个图像建模为整体神经辐射场，这是合成结果的部分语义编辑性。由于NERF通过像素呈现图像像素，因此可以在空间维度中拆分NERF。我们提出了一个用于语义3D感知的孢子合成和操纵的组成神经辐射场（CNERF）。cnerf将图像划分为语义区域，并学习每个区域的独立神经辐射场，并最终将它们融合并呈现完整的图像。因此，我们可以独立地操纵合成的语义区域，同时固定其他部分不变。此外，CNERF还设计为在每个语义区域内的形状和纹理。与最先进的3D感知GAN方法相比，我们的方法是细粒度的语义区域操作，同时是高质量的3D一致合成。消融研究表明了我们方法使用的结构和损失功能的有效性。此外，实际图像反转和卡通肖像3D编辑实验证明了我们方法的潜力。可用源代码：https：//github.com/tianxiangma/cnerf
